政治新闻真伪识别数据集PoliticalNewsFactVerificationDataset-indhirasivasakthij

数据来源：互联网公开数据

标签：假新闻, 真伪辨别, 文本分类, 新闻分析, 自然语言处理, 政治, 数据标注, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自新闻网站的数据，记录了政治新闻文章及其真伪标签。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，但文章内容涉及2017年至2018年的政治事件。地理范围：数据主要关注美国政治新闻，文章内容涉及美国国内政治动态。数据维度：数据集包括“title”（文章标题）、“text”（文章正文）、“subject”（新闻主题）、“date”（发布日期）和“label”（真伪标签，可能为0或1，分别代表真实和虚假新闻）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为combined_fake_news.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于新闻网站，已进行结构化处理，方便进行文本分析和分类任务。该数据集适合用于新闻真伪识别、虚假信息检测和文本分类等领域的研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于自然语言处理、信息检索、文本挖掘等领域的学术研究，如假新闻检测、情感分析、话题建模等。行业应用：为新闻媒体、社交平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的新闻真伪识别系统，提升内容过滤的效率和准确性。决策支持：支持政府部门、媒体机构等相关机构的信息监测和舆情分析，辅助决策制定。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践文本分类和信息提取技术。此数据集特别适合用于研究新闻内容的真实性判断，探索新闻标题与文本内容之间的关系，以及不同主题新闻的真伪分布规律，从而实现对虚假信息的有效识别。